Inteligência Artificial: Algoritmos Genéticos

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Description: Um Algoritmo Genético (AG) é uma técnica de busca utilizada na ciência da computação para achar soluções aproximadas em problemas de otimização e busca. Algoritmos genéticos diferem dos algoritmos tradicionais de otimização em basicamente quatro aspectos: Baseiam-se em uma codificação do conjunto das soluções possíveis, e não nos parâmetros da otimização em si;Os resultados são apresentados como uma população de soluções e não como uma solução única;Não necessitam de nenhum conhecimento derivado do problema, apenas de uma forma de avaliação do resultado;Usam transições probabilísticas e não regras determinísticas. função AlgoritmoGenético(população, função-objetivo) saídas: indivíduo entradas: população→ uma lista de indivíduos função-objetivo→ uma função que recebe um indivíduo e retorna um número real. repetir lista de pais := seleção(população, função-objetivo) população := reprodução(lista de pais) enquanto nenhuma condição de parada for atingida retorna o melhor indivíduo da população de acordo com a função-objetivo Este é um curso para quem deseja começar a desenvolver algoritmos para Inteligência Artificial. Neste curso você aprenderá a teoria básica sobre Algoritmos Genéticos, vamos percorrer todo o caminho no que tange o AG, começando com a teoria da evolução de Darwin e terminando com o desenvolvimento de um Algoritmo Genético para maximizar uma função matemática. Estrutura Curricular: Teoria do Algoritmo GenéticoInteligência ComputacionalUm pouco de BiologiaConceitos Básicos de AGAprofundando em Algoritmos GenéticosArquitetura do AGRepresentação CromossômicaRepresentação PopulacionalFunção de AvaliaçãoMédia da PopulaçãoOperadores Genéticos<
Category: Development > Data Science > Genetic Algorithm
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